| Versiune | 4.4 |
|---|---|
| Editor | IronSoftware |
| Data eliberării | 24 oct. 2019 |
| Data adaugata | 24 oct. 2019 |
| Cerințele OS | Windows 10, Windows 2003, Windows Vista, Windows, Windows 2000, Windows 8, Windows 7, Windows XP |
| Cerințe | Visual Studio Community 2015 or newer |
| Descărcări totale | 141 |
| Descărcări pe săptămână | 1 |
| Preț | Free to try |
Descriere
Biblioteca C# OCR de la „Iron OCR software Development Team” este un pachet software pentru programatorii C#, adăugând recunoaștere optică a caracterelor aplicațiilor desktop și web ca alternativă la tesseract.
Iron OCR poate fi folosit pentru a scana documente sau text ca elemente de imagine în text simplu indexabil, care poate fi citit de aplicațiile computerizate și indexat de baza de date.
Biblioteca C# OCR (sau IronOcr pe scurt) se adresează profesioniștilor de dezvoltare de software C# și .net de toate nivelurile care trebuie să adauge funcționalități de scanare sau imagine în text la aplicațiile lor.
Caracteristicile bibliotecii C# OCR includ:
1 - „Imagine în text” - redarea reprezentărilor grafice ale caracterelor în șiruri de date.
2 - Dicționare OCR încorporate și modele de învățare automată pre-instruite pentru limbi, inclusiv engleza.
3 - Instalare gestionată în mediul de dezvoltare software Microsoft Visual Studio folosind managerul de pachete NuGet.
4 - Un API simplu care permite adăugarea OCR la o aplicație în trei linii de cod.
Opțiunile de licențiere includ licențe de dezvoltare gratuită pentru construirea și testarea aplicațiilor, în plus față de licențele comerciale în trei categorii: personale pentru freelanceri și start-up-uri, licențe de organizare pentru dezvoltare internă și sisteme de afaceri și licențe de întreprindere pentru contracte de dezvoltare software, precum și software OEM dezvoltatori. Exemple open source cu cod sursă pot fi găsite și pe site.
Software-ul de recunoaștere optică a caracterelor funcționează prin simularea vederii umane prin compararea caracterelor găsite în imagini cu caracterele existente găsite în fonturi și în scrisul de mână, care este de obicei antrenat în modele de învățare automată (cum ar fi arbori de decizie și lanțuri Markov ascunse) pentru a permite acest lucru extrem de important. sarcină complicată de realizat în timp real.
